An Assessment of the Impacts of Climate Change on the Upper Clackamas River Basin with a Distributed Hydrologic Model
Notice bibliographique
Résumé
The Pacific Northwest is dependent on seasonal snowmelt for water resources that support a significant portion of its economy. Increased temperatures resulting from higher concentrations of atmospheric greenhouse gases may cause disruptions to these resources because of reductions in the annual snowpack and variations of the timing of snowmelt. This study reconstructs and applies a GIS-based distributed hydrologic model at a monthly scale to assess the effects of future climate change on runoff from the Upper Clackamas River Basin (located near Portland, Oregon). Historic flow data and snow measurements are used to calibrate and test the performance of the hydro logic model for a contemporary period (1971-2000), and the model is run for two future scenarios (2010-2039 and 2070-2099) using IS92 climate change scenarios from two global climate circulation models (Hadley and Canadian Centre for Climate) as inputs. The results forecast that mean peak snowpack in the study area will drop dramatically (36% to 49% by 2010-2039, and 83% to 88% by 2070-2099), resulting in earlier runoff and diminished spring and summer flows. Increases to mean winter runoff by the 2070-2099 period vary from moderate (13.7%) to large (46.4%), depending on the changes to precipitation forecasted by the global climate circulation models. These results are similar to those of other studies in areas dependent on snowpack for seasonal runoff, but the reductions to snowpack are more severe in this study than similar studies for the entire Columbia Basin, presumably because the elevations of much of the Upper Clackamas Basin are near the current mid-winter snow line.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».